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pyloudnorm

Python音频响度测量库

pyloudnorm是基于ITU-R BS.1770-4标准开发的Python音频响度测量库。它支持灵活调整闸门块大小和频率权重滤波器,可实现音频响度测量、峰值归一化和响度归一化。该库能精确测量WAV文件响度,并提供自定义IIR滤波器等高级功能。pyloudnorm适合音频开发者和专业人士使用,可满足精确的音频响度分析和处理需求。

sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具
GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理
sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面,支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果,减少断音问题,可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能,有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。
ttslearn - 音声合成的学习与实践必备Python库
GithubPythonttslearn学習済みモデル开源项目日本語TTS音声合成
ttslearn是一个基于Python的开源音声合成库,支持JSUT和JVS等多种数据集,提供多种音声合成技术实现。其丰富的示例和详尽的文档支持,使其成为学术研究和项目实践中音声合成学习的优选资源。
pyhanlp - HanLP1.x的Python接口,功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能,算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍,支持命令行和API调用,适合NLP研究和工程应用。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
LanZouCloud-API - Python库封装蓝奏云网盘API 实现增强功能和批量操作
APIGithubPython开源项目文件管理网盘蓝奏云
LanZouCloud-API是一个封装蓝奏云网盘功能的Python库。它突破了蓝奏云的上传限制,新增批量操作、断点续传、文件夹管理等功能。支持Windows和Linux系统,持续更新优化。该库提供简洁的接口,方便开发者高效操作蓝奏云网盘。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型,旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练,适用于语音识别和分类等任务,需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略,强调说话者身份保留和内容建模,在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现,但目标是提供全语言栈的统一表示。
crepe - 基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器
CREPEGithubPython开源项目深度卷积神经网络音频处理音高跟踪
CREPE是一款基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器,直接处理时域波形输入,性能优于流行的音高跟踪器如pYIN和SWIPE。用户可通过PyPI安装,并利用预训练模型进行音高预测,结果包含时间戳、预测音高和置信度。CREPE支持时间步长调整、模型容量选择和时间序列平滑,适用于人声和乐器音频,并支持批量处理。
nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究
GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理
NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包,包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南,支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可,文档采用Creative Commons许可,语料库可用于非商业用途。
music-metadata - 多格式音频元数据解析库 支持流处理和丰富标签提取
GithubNode.jsmusic-metadata开源项目标签解析音频元数据音频格式
music-metadata是一个功能丰富的音频元数据解析库。该库支持MP3、MP4、FLAC等主流音频格式,可提取ID3v1、ID3v2、APE等多种标签信息。通过流式处理,music-metadata能高效解析大型音频文件。该库适用于服务器和浏览器环境,提供基于Promise的API,便于集成到异步工作流中。对于需要处理音频文件元数据的媒体应用和音乐播放器项目,music-metadata是一个理想的选择。
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